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Plan du cours

Introduction

Mise en place du système Kubernetes et installation des ressources du kit d’outils

Aperçu des fonctionnalités et de l’architecture des modèles de conception Kubernetes

  • Quels sont les modèles de conception logicielle ?
  • Comment les modèles de conception sont-ils mis en œuvre dans le DevOps ?

Définition des fondamentaux et des utilisations des modèles de conception Kubernetes

Introduction aux classifications principales des modèles de conception

  • Modèles structurels
  • Modèles comportementaux
  • Modèles créationnels

Utilisation des modèles de conception et mise en œuvre d’applications de modèle

  • Exploration des types secondaires de modèles de conception
  • Réalisation de projets Kubernetes à l’aide de modèles de conception

Exécution des stratégies de déploiement pour les implémentations de modèles de conception

  • Choix et réalisation de la méthode de déploiement appropriée

Travail avec l’API Kubernetes et accès aux bibliothèques clientes officielles

  • Utilisation de la bibliothèque cliente Python et du dépôt associé
  • Recours aux bibliothèques maintenues par la communauté

Aperçu des extensions Kubernetes et des ressources personnalisées

  • Extensions pour les clusters Kubernetes
  • Extensions pour l’API Kubernetes
  • Travail avec les modèles d’extension et les points d’extension de Kubernetes

Utilisation des extensions et plugins essentiels de Kubernetes

Extension des clients Kubernetes et gestion des contrôleurs d’API personnalisés

Création et déploiement de définitions de ressources personnalisées pour l’API Kubernetes

Travail avec les extensions des contrôleurs d’admission et utilisation de l’opérateur Kubernetes

Extension du planificateur Kubernetes et développement d’un planificateur personnalisé

  • Affinité des nœuds vs affinité des pods

Intégration des extensions Kubernetes au sein de l’infrastructure Kubernetes

Dépannage

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience de base avec la plateforme et les outils Kubernetes
  • Connaissance des technologies et concepts de conteneurisation
  • Expérience avec les distributions Linux et l’interface CLI
  • Maîtrise du langage de programmation Python 3.x

Public cible

  • Développeurs
  • Ingénieurs DevOps
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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